Econometric Analysis of Financial and Economic Time Series pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Terrell, Dek (EDT)/ Fomby, Thomas B. (EDT)

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2006-3

价格:$ 140.06

装帧:HRD

isbn号码:9780762312740

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Time Series Analysis
• Financial Econometrics
• Economic Forecasting
• Statistical Modeling
• Quantitative Finance
• Volatility Modeling
• Regression Analysis
• Causal Inference
• Financial Markets

《数据驱动的金融市场洞察：构建与应用》 内容概述： 本书旨在为读者提供一套系统性的方法论，用于理解、分析和预测金融市场数据。我们不局限于任何特定的理论模型，而是侧重于如何从海量数据中提取有价值的洞察，构建有效的分析工具，并将其应用于实际的金融决策。全书以“数据”为核心，强调实践操作的重要性，辅以理论解释，帮助读者建立从数据收集、清洗、处理到模型构建、验证和应用的全流程能力。 第一部分：数据的基础与预处理 在金融市场分析的宏大图景中，数据的质量和处理方式是构建一切有效模型和洞察的基石。本部分将带领读者深入了解金融数据的本质，以及如何将其转化为可用于分析的干净、有意义的格式。 第一章：金融数据的世界 数据的多样性与生命周期： 详细介绍金融市场中常见的各类数据，包括股票价格（开盘价、最高价、最低价、收盘价、调整后收盘价）、交易量、指数数据、外汇汇率、商品价格、利率、期权与期货数据，以及宏观经济指标（GDP、CPI、失业率、通胀率）等。我们将探讨这些数据的来源，如交易所、数据供应商、央行、统计局等，并理解它们在时间维度上的特性，如高频数据、日度数据、周度数据、月度数据以及年度数据。 数据的时间序列特性： 深入剖析金融数据的核心特征——时间序列性。我们将讨论数据的独立性假设在金融领域的局限性，并介绍平稳性、非平稳性、季节性、趋势性等概念。理解这些特性对于选择合适的分析方法至关重要。 数据质量的重要性： 强调数据质量是任何分析的先决条件。我们将讨论数据缺失、异常值（outliers）、错误录入、数据格式不一致等常见问题，并阐述它们对分析结果可能造成的严重偏差。 第二章：数据获取与整理的艺术 数据来源的实践指南： 提供切实可行的渠道和方法来获取各种金融数据。这包括使用公开的API接口（如某些交易所或财经网站提供的）、订阅专业的数据服务（如Bloomberg, Refinitiv等），以及利用开源数据资源。我们将详细说明如何通过编程（如Python库pandas_datareader, yfinance等）自动化数据下载过程。 数据清洗的流程与技巧： 讲解系统性的数据清洗流程。这包括： 缺失值处理： 介绍多种处理缺失值的方法，如删除法（listwise deletion, pairwise deletion）、插补法（均值插补、中位数插补、前值/后值填充、线性插值、样条插值）以及更高级的基于模型的插补方法。我们将权衡各种方法的优缺点及其适用场景。 异常值检测与处理： 讲解如何识别和处理异常值，例如使用Z-score、IQR（四分位距）方法、箱线图（box plot）以及更复杂的统计方法。处理异常值时，我们会讨论是删除、替换还是将其视为特殊事件进行分析。 数据一致性检查： 强调检查数据格式、单位、编码等是否一致，以及如何进行统一化处理。例如，日期格式的标准化、货币单位的统一等。 数据转换与特征工程： 介绍对原始数据进行必要的转换以提取更有意义的特征。这包括对数转换（log transformation）、差分（differencing）以处理非平稳性、创建滞后变量（lagged variables）、滚动窗口统计量（如移动平均、移动标准差）以及计算技术指标（如RSI, MACD等）。 第二部分：统计工具箱与模型构建 在本部分，我们将深入学习一系列强大的统计工具，这些工具是理解金融数据模式、量化风险和构建预测模型的基石。我们将从基础的描述性统计过渡到复杂的推断性统计和时间序列模型。 第三章：描述性统计与可视化 核心统计指标的应用： 详细介绍描述性统计的核心概念，如均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度（skewness）、峰度（kurtosis）等。我们将探讨如何利用这些指标来概括金融数据的分布特征、波动性以及对称性。 金融数据可视化： 强调可视化在数据探索中的重要性。我们将介绍各种有效的可视化技术，如： 折线图（Line Charts）： 展示价格或指数随时间的变化趋势。 散点图（Scatter Plots）： 探索两个变量之间的关系。 直方图（Histograms）： 分析数据的分布形态。 箱线图（Box Plots）： 比较不同类别或时间段数据的分布和离散程度。 热力图（Heatmaps）： 展示变量之间的相关性矩阵。 K线图（Candlestick Charts）： 专门用于金融价格数据，直观展示开盘、收盘、最高、最低价。 多变量可视化技术： 如配对图（pair plots）、平行坐标图（parallel coordinates）等，用于理解多维数据。 第四章：推断性统计在金融中的应用 假设检验与置信区间： 介绍常用的假设检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验（Chi-squared test）等，并说明它们如何用于检验金融变量的均值、方差等是否与某个理论值或基准线存在显著差异。同时，讲解置信区间的构建，用于估计未知参数的范围。 相关性与协方差分析： 深入分析变量之间的线性关系。我们将介绍相关系数（Pearson, Spearman）的计算和解释，以及协方差矩阵的构建。特别是在投资组合管理中，理解资产之间的相关性至关重要。 回归分析基础： 简单线性回归： 讲解如何建立一个因变量与一个自变量之间的线性关系模型，并介绍回归系数的解释、拟合优度（R-squared）以及残差分析。 多重线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，讨论多重共线性（multicollinearity）问题及其规避方法。我们将强调回归模型在解释金融现象和预测方面的作用。 第五章：时间序列模型精要 平稳性检验与处理： 学习如何使用统计方法（如ADF检验、PP检验）来检验时间序列的平稳性，并介绍差分、趋势剔除等方法来处理非平稳序列，使其满足模型假设。 自回归模型（AR）： 解释AR模型的原理，即当前值依赖于其过去值。介绍如何通过ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）图来识别AR模型的阶数。 移动平均模型（MA）： 阐述MA模型的原理，即当前值依赖于过去的新息（shocks）。 ARIMA模型系列： 融合AR和MA模型，构建ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型。详细介绍ARIMA(p, d, q)模型的参数选择、模型拟合和残差诊断。 季节性ARIMA (SARIMA)： 介绍如何处理具有季节性模式的时间序列数据，构建SARIMA模型。 广义自回归条件异方差模型（GARCH）： 认识到金融市场波动性的集聚性（volatility clustering）。详细讲解GARCH模型及其变种（如EGARCH, GJR-GARCH），用于建模和预测波动率。 协整与向量自回归（VAR）： 当多个时间序列变量之间存在长期均衡关系时，介绍协整的概念。进一步讲解VAR模型，用于分析多个时间序列变量之间的动态相互作用。 第三部分：高级分析技术与应用场景 本部分将引入更复杂、更具实操性的分析工具和模型，并探讨它们在实际金融决策中的具体应用，包括风险管理、资产定价和交易策略的开发。 第六章：风险计量模型 在险价值（VaR）： 深入讲解VaR的概念，它是衡量投资组合在特定置信水平和时间周期内可能遭受的最大损失。介绍计算VaR的常用方法： 历史模拟法（Historical Simulation）： 基于历史数据分布来估计VaR。 参数法（Parametric Method）： 假设收益率服从特定分布（如正态分布），利用历史均值和标准差计算VaR。 蒙特卡洛模拟法（Monte Carlo Simulation）： 利用随机数生成模拟未来价格路径，计算VaR。 极值理论（Extreme Value Theory, EVT）： 介绍EVT如何更有效地估计尾部风险，例如使用Peaks-Over-Threshold (POT) 方法。 预期损失（ES）/条件在险价值（CVaR）： 讨论VaR的局限性，并介绍ES/CVaR，它衡量的是在超过VaR的损失发生时，平均的损失大小，提供更全面的风险度量。 压力测试（Stress Testing）与情景分析（Scenario Analysis）： 介绍如何设计和应用极端但可能的市场情景，以评估投资组合在不利条件下的表现。 第七章：资产定价模型与因子分析 资产的期望收益与风险： 回顾现代投资组合理论（MPT）中的核心概念，如均值-方差最优。 资本资产定价模型（CAPM）： 详细解释CAPM的原理，即资产的期望收益率与其系统性风险（Beta）之间的关系。介绍如何估计Beta值，以及CAPM在实际中的应用和局限性。 多因子模型： 介绍Fama-French三因子模型（市值、账面市值比）以及其他扩展因子模型（如动量因子），解释这些因子如何帮助更好地解释股票收益率，并用于构建更精确的投资组合。 事件研究法（Event Study Methodology）： 讲解如何量化特定事件（如公司公告、宏观经济数据发布）对资产价格的影响。 第八章：交易策略开发与回测 量化交易的基本流程： 从交易理念的产生，到数据支持，再到策略逻辑的构建。 技术分析指标的应用： 介绍几种常用的技术分析指标，如移动平均线（MA）、MACD、RSI、布林带（Bollinger Bands）等，并讨论如何将它们整合到交易信号中。 交易策略的构建： 探讨不同类型的交易策略，如趋势跟踪、均值回归、套利策略等。 回测（Backtesting）的重要性与陷阱： 详细讲解回测在评估交易策略有效性方面的作用。重点强调回测中的关键要素，包括： 数据分割： 将数据分为训练集、验证集和测试集，避免数据泄露。 过拟合（Overfitting）的识别与规避： 解释过拟合的发生机制，以及如何通过模型复杂度控制、交叉验证、正则化等方法来解决。 交易成本与滑点（Slippage）： 强调在回测中考虑现实交易的成本，如佣金、税费和价格变动造成的滑点，以获得更真实的表现评估。 绩效评估指标： 介绍常用的策略评估指标，如夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、卡玛比率（Calmar Ratio）等。 结论： 本书通过对金融数据深入的理解和强大的统计分析工具的掌握，旨在赋能读者构建一套属于自己的数据驱动的金融分析框架。我们强调从实践中学习，鼓励读者动手实践，运用所学知识解决实际问题。无论是资深从业者寻求提升分析能力，还是初学者渴望进入金融分析领域，本书都将是您宝贵的指引。最终目标是帮助您在复杂多变的金融市场中，做出更明智、更具洞察力的决策。

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